Множественный дискриминантный анализ (MDA) - это метод многомерного снижения . Он использовался для прогнозирования самых разнообразных сигналов, таких как следы нейронной памяти и корпоративный сбой. [1]
MDA не используется напрямую для выполнения классификации. Он просто поддерживает классификацию , выдавая сжатый сигнал, поддающийся классификации. Метод, описанный в Duda et al. (2001) §3.8.3 проецирует многомерный сигнал вниз в M −1-мерное пространство, где M - количество категорий.
MDA полезен, потому что на большинство классификаторов сильно влияет проклятие размерности . Другими словами, когда сигналы представлены в пространствах очень большой размерности, производительность классификатора катастрофически ухудшается из-за проблемы переобучения . Эта проблема уменьшается за счет сжатия сигнала до пространства меньшей размерности, как это делает MDA .
MDA использовался для выявления нейронных кодов . [2] [3]
Ссылки [ править ]
- Перейти ↑ Duda R, Hart P, Stork D (2001) Pattern Classification, Second Edition. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США и сыновья.
- ^ Lin L et al. (2005) Идентификация единиц кодирования сетевого уровня для представления эпизодических переживаний в гиппокампе в реальном времени. PNAS 102 (17): 6125-6130.
- ^ Lin L, Osan R и Tsien JZ (2006) Принципы организации кодирования памяти в реальном времени: сборки нейронных кликов и универсальные нейронные коды. Тенденции в неврологии 29 (1): 48-57.
Внешние ссылки [ править ]
 | Эта статья про робототехнику незавершена . Вы можете помочь Википедии, расширив ее . |
 | Эта статья о статистике незавершена . Вы можете помочь Википедии, расширив ее . |
